python读图像函数 python图像处理

如何采用Python读取一个图像

我们可以用python实现很多功能，那么如何用python读取一个图像呢？下面我给大家分享一下。

工具/材料

CMD命令行

01

首先按下Win+R组合键打开运行界面，输入CMD，如下图所示

02

接下来在弹出的CMD界面中导入Python的图像处理模块PIL,如下图所示

03

接下来利用PIL模块的open方法读取图像，只要在括号里传入图像地址即可，如下图所示

04

最后执行程序我们就可以看到程序自动调用图像识别软件进行图像的读取了，如下图所示

Python的各种imread函数在实现方式和读取速度上有何区别

1. PIL.Image.open

代码在这里：Pillow/Image.py at 3.1.x · python-pillow/Pillow · GitHub

open() 函数打开图像，但并不读入，直到有操作发生。

具体的读取操作是在 ImageFile.py 写的。大体流程是先检测文件类型，整块地读入文件内容，然后调用解码器解码，做了很多优化，效率应该还是很高的。

2. scipy.ndimage.imread

代码在这里：scipy/io.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub

imread 调用 scipy.misc.pilutil.imread。从名字就能看出来其实调用的还是 Pillow。

根据 pilutil 代码：scipy/pilutil.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub

确实是调用 pil.image.open()，然后返回一个 fromimage()。

3. scipy.misc.imread

misc 的 __init__.py 在这里：scipy/__init__.py at v0.17.1 · scipy/scipy · GitHub

调用的还是 pilutil 中的 imread

相关代码如下

try:

from .pilutil import *

from . import pilutil

__all__ += pilutil.__all__

del pilutil

except ImportError:

pass

也算是学了一招，从 pilutil 导入其所有函数添加到当前空间，然后又删除了 pilutil 消除影响。

4. skimage.io.imread

代码在这里：scikit-image/_io.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub

是通过插件 plugin 来读入不同的文件，而且会试用几个不同的 plugins 来找到合适的。

使用 call_plugin 来调用，代码在这里：scikit-image/manage_plugins.py at master · scikit-image/scikit-image · GitHub

可以根据如下代码查看插件调用的优先级

# For each plugin type, default to the first available plugin as defined by

# the following preferences.

preferred_plugins = {

# Default plugins for all types (overridden by specific types below).

'all': ['pil', 'matplotlib', 'qt', 'freeimage'],

'imshow': ['matplotlib'],

'imshow_collection': ['matplotlib']

}

plugins 的源代码在这里：scikit-image/skimage/io/_plugins at master · scikit-image/scikit-image · GitHub。可以看到 pil 的 imread，是用 open 打开图像之后，再转换成 ndarray。

5. cv2.imread

这里是调用的 CV::imread()，代码在这里：opencv/loadsave.cpp at master · opencv/opencv · GitHub。一般来说 C\C++ 的实现，应该比 python 速度快一点。

6. matplotlib.image.imread

matplotlib 的文档里面说，matplotlib 原生只可以读取 PNG 文件，有 PIL 的时候，可以读取其他类型的文件。如果使用 URL 打开在线图像文件，需要符合 PIL 的文档要求。

matplotlib.image.imread 的代码在这里：matplotlib/image.py at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。matplotlib 的原生 PNG 读取和写入，是用 C 实现的，代码在这里：matplotlib/_png.cpp at master · matplotlib/matplotlib · GitHub。

matplotlib 是先用 pil 的 open 打开图像，如果格式是 png，就用原生方法打开。相关代码如下：

handlers = {'png': _png.read_png, }

if format is None:

if cbook.is_string_like(fname):

parsed = urlparse(fname)

# If the string is a URL, assume png

if len(parsed.scheme) 1:

ext = 'png'

else:

basename, ext = os.path.splitext(fname)

ext = ext.lower()[1:]

elif hasattr(fname, 'name'):

basename, ext = os.path.splitext(fname.name)

ext = ext.lower()[1:]

else:

ext = 'png'

else:

ext = format

if ext not in handlers:

im = pilread(fname)

if im is None:

raise ValueError('Only know how to handle extensions: %s; '

'with Pillow installed matplotlib can handle '

'more images' % list(six.iterkeys(handlers)))

return im

声明的处理器只有 png。如果是 png 文件，调用 _png.read_png。如果不是 png 直接使用 pilread（就是用 pil 的 Image.open 然后 pil_to_array）。

matplotlib 的源码确实比较复杂，一大部分主体是用 C 写的，改动很激进，功能更新猛烈。

读取图片

python基础——读取图片

图像后缀名的转换：

要注意的是：对于彩色图像，不管其格式是png，还是bmp，或者jpg，

在PIL中 ，使用Image模块的open()函数打开后，返回的图像对象的模式都是 RGB ，对于灰度图像，不管其图像格式是PNG，还是BMP，JPG，打开后，其模式为灰度L。

PNG BMP JPG彩色图像格式之间的转换：可以通过Image模块的open函数和save函数，具体来说，在打开这些图像时，PIL会将他们解码成三通道的RGB图像。用户可以基于RGB进行处理。处理完毕后可以将其处理结果保存成PNG BMP JPG中任何格式。

PNG BMP JPG灰度图像格式之间的转换，同理也可以通过类似途径，只是解码后时模式为L的图像。

python库可以用来读取图片的库

1. PIL.Image.open  

无论是jpg还是png都能准确读取，PIL.Image.open 不直接返回numpy对象，可以用numpy提供的函数进行转换；

其他模块都直接返回numpy.ndarray对象，通道顺序为RGB，通道值得默认范围为0-255。

拓展：

利用PIL中的Image函数读取出来不是array格式，这时候需要用np.asarray() 或者np.array（）函数 。

区别：np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝

关于深拷贝和浅拷贝，这里给出一个说明：

Python 中的对象之间赋值时是按引用传递的，如果需要拷贝对象，需要使用标准库中的copy模块。

1. copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。

2. copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象

一个很好的例子：

2. cv2.imread

使用opencv读取图像，直接返回numpy.ndarray 对象，通道顺序为BGR ，注意是BGR，通道值默认范围0-255

cv2.imread()：读入图片，共两个参数：第一个参数为要读入的图片文件名，第二个参数为如何读取图片（cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图片；cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图片；cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入一幅图片，并包括其alpha通道。）

cv2.imread()不能有中文路径，否则读取不出来

cv2.imread() 读出来同样是array形式，但是如果是单通道的图，读出来的是三通道的。

3. matplotlib.image.imread

用于显示图片matplotlib 用于读取图片并且读取出来就是array格式

解决使用plt.savefig 保存图片时一片空白 ： 在plt.show() 之前调用 plt.savefig()；

4. scipy.ndimage.imread

scipy.ndimage.imread(*args, **kwds)   Use ``matplotlib.pyplot.imread`` instead.

 Returns:imread:ndarray（多维数组）

5. scipy.misc.imread

scipy.misc.imread(name, flatten=False, mode=None)

Use ``imageio.imread`` instead.

返回：imread： ndarray。通过读取图像获得的阵列 。读出来是array 形式，并且按照（H，W，C）形式保存

4. skimage.io.imread

scikit-image和numpy，matplotlib，scikit-learn等包都是Scipy项目的成员，通用numpy数组作为基本数据格式。在python中载入包名为skimage：所得即为numpy数组。

io.imread读出图片格式是uint8(unsigned int)；value是numpy array；图像数据是以RGB的格式进行存储的，通道值默认范围0-255。

python读图像函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python图像处理、python读图像函数的信息别忘了在本站进行查找喔。